紧耦合GPS/INS组合导航技术仿真研究

提出了一种改进的惯性导航系统(inertial navigation system, INS)辅助GPS载波跟踪算法,设计了一种基于伪距/伪距率组合的信息融合算法,并对相应的算法进行了仿真验证。仿真结果表明：在紧耦合GPS/INS组合导航系统中,惯导对GPS跟踪环路的辅助,可以保证接收机环路滤波器在窄带宽下仍能正常工作;基于伪距/伪距率的GPS/INS信息融合方法,使组合导航系统在GPS接收机接收的卫星少于4颗的时候仍能有效地利用GPS导航信息,同时利用组合滤波器的输出对INS系统的误差进行修正,提高了整个组合导航系统的导航精度。     

分布式INS/GPS组合导航仿真器开发

在研制INS/GPS组合导航系统之前建立INS/GPS组合导航仿真器系统是节约研制成本和缩短开发周期的有效途径,利用多台计算机搭建分布式组合导航仿真器能够更逼真的对系统进行仿真。该仿真器由GPS仿真子系统、INS仿真子系统和INS/GPS组合导航仿真子系统三大部分组成,对该系统之间的硬件接口设计、算法和软件开发进行了论述,对比较难解决的系统同步问题提出了解决方法。最终的设计方案已成功的应用于某飞机仿真系统中。     

高精度自主导航系统重构方案研究与实现

提出了卫星信号丢失情况下在已知环境中高精度自主导航系统的重构方案与具体实现方法。在通常情况下自主导航系统采取INS/GPS基本组合方法,在GPS信号无效时,采用基于模糊规则的系统自主切换方法实施备用导航方案。设计了源于即时定位与制图在线制图思想的地图匹配辅助高精度自主导航实现方案,详细论述了自主导航系统重构方法和算法设计。通过实测数据,针对此方案在GPS信号不同覆盖情况下进行了计算机仿真,给出改进方案与传统方法的实际路试对比结果,具有实际工程意义。     

基于因子图的车载INS/GNSS/OD组合导航算法

针对车载多传感器组合导航系统中传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延的问题,提出了基于因子图的INS/GNSS/OD组合导航算法。采用因子图方法对惯性导航系统(inertial navigation system,INS)、全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、里程计(odometer,OD)进行建模,构建了INS/GNSS/OD组合导航系统因子图模型。采用变量消除算法将因子图转化为贝叶斯网络,并通过贝叶斯树的形式实现增量推理,确保了因子图算法的实时性。仿真结果表明,当传感器有效性动态改变,以及传感器存在异步和时延时,基于因子图的组合导航算法能够连续稳定地输出高精度的导航结果,满足了车载INS/GNSS/OD系统的要求。因子图算法具有很强的鲁棒性和灵活性,在处理多传感器信息融合问题中具有较大优势。     

基于自适应航迹融合算法的GPS／SINS紧组合导航系统研究

针对开环校正GPS/INS组合导航系统卡尔曼滤波器在长时间工作条件下滤波精度下降的问题,提出了基于自适应航迹融合算法的紧组合GPS/INS导航系统方案.设计了一个与GPS/INS滤波器并行的独立GPS滤波器,利用自适应航迹融合算法对两个滤波器输出的局部航迹进行融合,从而得到系统航迹.数学仿真结果表明,该方案能够有效提高导航系统的导航精度和容错能力.     

高动态GPS/INS组合导航算法研究

首先介绍了新型深组合GPS/INS系统原理图及组合导航滤波算法。在该算法中，组合卡尔曼滤波器除完成INS误差及GPS接收机时钟误差的估计外，还参与了GPS码跟踪，即完成传统码跟踪环中环路滤波器的功能。采用自适应码跟踪误差估计器补偿组合卡尔曼滤波器测量值中的相关分量，从而消除了传统组合中不稳定的主要根源。然后进行了计算机仿真计算，仿真结果表明，新型深组合GPS/INS导航算法适用于机动性较高的载体。     

基于分层融合结构的组合导航系统仿真分析

依据多传感器信息融合理论，将分层融合结构是应用到组合导航系统中，并与目前广泛应用的联合滤波算法（Federated Filtering)进行了比较。对INS/GPS/Doppler系统的仿真结果表明，有序分层融合结构可有效地应用于多传感器组合导航系统，并且导航精度优于联合滤波的结果。     

SAR/INS/TAN组合导航系统中的滤波算法研究

多传感器组合是提高导航系统定位精度和增强系统容错性的有效手段。在分析惯性导航系统(INS)、合成孔径雷达(SAR)和地形辅助导航系统(TAN)各自特点的基础上,提出了SAR/INS/TAN组合导航系统的组合滤波方案并建立了相应的组合导航系统数学模型。同时,针对图像匹配和TAN所固有的非等间隔量测输出滞后的特点,研究了一种多传感器信息融合的卡尔曼滤波算法,以有效解决此类非等间隔量测滞后的问题。仿真分析可见,该组合滤波算法能大大提高导航精度,是一种行之有效的方法。     

基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统研究

传统的捷联惯性导航系统(SINS)/全球定位系统(GPS)组合导航系统常采用位置速度组合模式,其可观测性与载体的飞行航迹有关,从而影响了整个组合导航系统的精度和可靠性.为了解决这一问题,提出了基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航系统方案,推导了姿态角误差和平台失准角之间的变换关系,建立了SINS/GPS全组合导航系统数学模型,最后采用联邦滤波算法进行组合导航仿真计算.通过对仿真计算结果的分析,证明基于联邦滤波的SINS/GPS全组合导航算法能够有效地提高系统的导航精度和可靠性.     

基于降阶模型的GPS/PINS组合导航试验研究

卡尔曼滤波器的计算负担与其阶数的三次方成正比，为了研究GPS／PINS（Platform Inertial Navigationsystem）组合导航系统的性能，基于卡尔曼滤波器降阶模型，设计了GPS／PINS实时组合导航跑车试验系统，跑车试验过程中实时采集GPS的位置和速度信息以及平台惯组的加速度和姿态角等信息，进行滤波解算，实时输出解算结果。为评估二者的组合效果，同时接入差分高精度GPS，跟组合结果进行比对。试验结果表明，基于降阶模型的组合导航系统可以满意的完成导航任务。     

IAE-adaptive Kalman filter for INS/GPS integrated navigation system

1 .INTRODUCTIONInertial navigation system(INS) and Global posi-tioning system ( GPS) are two major navigationsystems now widely usedfor marine applications a-round the world. Considering both systems pos-sess complementary working characteristics , abooming attention is focused on finding effectivemethods to combine the two different systems toconstituteintegrated navigation system with higheraccuracy and better performance .Information likeGPS position and velocity are often chosen as…     

Accuracy improvement of GPS/MEMS-INS integrated navigation system during GPS signal outage for land vehicle navigation

To improve the reliability and accuracy of the global positioning system (GPS)/micro electromechanical system (MEMS)inertial navigation system (INS) integrated navigation system,this paper proposes two different methods.Based on wavelet threshold denoising and functional coefficient autoregressive (FAR) modeling,a combined data processing method is presented for MEMS inertial sensor,and GPS attitude information is also introduced to improve the estimation accuracy of MEMS inertial sensor errors.Then the positioning accuracy during GPS signal short outage is enhanced.To improve the positioning accuracy when a GPS signal is blocked for long time and solve the problem of the traditional adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) method with poor dynamic adaptation and large calculation amount,a self-constructive ANFIS (SCANFIS) combined with the extended Kalman filter (EKF) is proposed for MEMS-INS errors modeling and predicting.Experimental road test results validate the efficiency of the proposed methods.     

船用平台式INS光学标校初始对准方法研究

为了解决航海型平台式惯性导航系统（INS）非自主式初始对准问题，建立了不同观测量条件下统一的INS初始对准方程。通过系统可观测性分析，得出增加外部姿态角的观测信息将有效提高INS平台失准角和惯性元件误差的估计能力的结论。设计出一种独特的可测量低动态载体两维姿态的高精度光学测量系统（OCS）用以提高航海型平台式INS初始对准精度。建立OCS／GPS／计程仪（LOG）／INS初始对准卡尔曼滤波器，并进行了基于部分试验数据的数字仿真，与传统的基于位置和速度的GPS／LOG／INS初始对准方法相比，基于OCS的系统不仅缩短了对准时间，还有效改善了系统惯性元件的误差估计精度。     

一种基于抗差滤波的行人导航算法研究

行人导航系统(pedestrian navigation system, PNS)通常采用全球定位系统(global positioning system, GPS)和航位推算(dead reckoning, DR)组合导航的方式进行定位,因此其定位精度易受GPS定位误差特别是定位粗差的影响。为了减小这种影响,提高行人导航系统定位精度,采用了一种基于抗差滤波的GPS/DR组合行人导航算法。该算法首先对DR系统误差建模,获得行人导航系统卡尔曼滤波模型,再通过GPS与DR系统观测量之差,估计当前观测噪声与先验统计特性的符合程度,利用等价权实时调整观测权值,以避免观测粗差对组合导航精度的影响。最后通过对实测数据的分析表明,在GPS定位误差较大或含粗差情况下,该方法较卡尔曼滤波算法能明显抑制定位误差的影响,将定位精度提高5 m左右,能够在不增加硬件的基础上有效提高GPS/DR组合行人导航精度。     

多模型高精度组合导航算法研究

针对复杂操作环境所引起的INS/GPS组合导航系统模型参数变化导致单一固定参数滤波器精度降低问题,提出了多模型自适应Kalman滤波算法,并与单一模型下的Kalman滤波器方法进行了比较。仿真结果表明,相对于单一模型的Kalman滤波算法,该算法能大大提高导航系统的精度和可靠性。     

卫星/惯性组合导航事后高精度融合算法研究

高精度的组合导航数据事后融合处理算法是多传感器信息融合处理的重要环节,是对导航系统性能进行评估分析的关键。研究了一种分两步进行的惯性/卫星组合导航信息事后高精度融合算法,在惯性/卫星组合导航卡尔曼滤波算法的基础上,利用最优固定区间平滑滤波算法对惯性/卫星组合导航信息进行再次平滑滤波融合,可以提高组合导航数据事后处理的精度。设计了仿真验证平台,对所提出的融合算法进行了仿真验证。仿真结果表明:基于卡尔曼滤波与固定区间平滑滤波实现的惯性/卫星信息事后融合算法有效、可行,可作为试飞性能评估中确定参考基准的方法。     

GPS/VISNAV integrated relative navigation and attitude determination system for ultra-close spacecraft formation flying

For the improvement of accuracy and better faulttolerant performance, a global position system (GPS)/vision navigation (VISNAV) integrated relative navigation and attitude determination approach is presented for ultra-close spacecraft formation flying. Onboard GPS and VISNAV system are adopted and a federal Kalman filter architecture is used for the total navigation system design. Simulation results indicate that the integrated system can provide a total improvement of relative navigation and attitude estimation performance in accuracy and fault-tolerance.     

SINS/CNS/GPS integrated navigation algorithm based on UKF

A new nonlinear algorithm is proposed for strapdown inertial navigation system (SINS)/celestial navigation system (CNS)/global positioning system (GPS) integrated navigation systems. The algorithm employs a nonlinear system error model which can be modified by unscented Kalman filter (UKF) to give predictions of local filters. And these predictions can be fused by the federated Kalman filter. In the system error model, the rotation vector is introduced to denote vehicle’s attitude and has less variables tha...